本文關鍵詞：基于脈搏IMF時頻特征和SVDD的駕駛員疲勞檢測

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【摘要】：針對傳統(tǒng)時頻特征難以很好地描述脈搏這類非平穩(wěn)信號與駕駛員疲勞脈搏樣本相對較少的問題,提出一種基于脈搏信號本征模函數(shù)(IMF)時頻特征和支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)的駕駛員疲勞檢測方法。該方法充分利用了IMF適合表征非平穩(wěn)信號和SVDD擅長處理不平衡樣本分類問題的優(yōu)勢。首先,將脈搏信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解;然后,提取各IMF時頻特征:歸一化能量、最大瞬時頻率和瞬時幅值平均值;最后,用SVDD分類器對駕駛員疲勞狀況做出判別并給出疲勞等級。對比實驗表明,該方法能有效檢測出駕駛員的疲勞狀況。
【作者單位】： 重慶郵電大學重慶高校汽車電子與嵌入式系統(tǒng)工程研究中心;重慶大學通信工程學院;
【關鍵詞】： 疲勞駕駛 脈搏信號 本征模函數(shù) 支持向量數(shù)據(jù)描述
【基金】：城市交通車路協(xié)同控制仿真系統(tǒng)開發(fā)項目(cstc2014yykfb40001) 重慶市教委科學技術研究項目(KJ1500442) 國家自然科學基金項目(91438104)資助
【分類號】：U463.6;TP391.41
【正文快照】：

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本文編號：912068